生活垃圾填埋场细菌气溶胶分布及职业暴露风险评估

为探究生活垃圾填埋场细菌气溶胶分布以及场区员工的职业暴露风险,在西安市某垃圾填埋场的6个功能区测定和分析了细菌气溶胶浓度、粒径分布和细菌活性,并运用风险商法评估场区员工的职业暴露风险.结果表明,生活垃圾填埋场细菌气溶胶浓度最高和最低值分别为渗滤液收集区（（5381±3875）CFU·m^-3）和生活办公区（（1227±204）CFU·m^-3）,不同季节细菌气溶胶浓度变化为：夏季 > 秋季 > 冬季 > 春季.各采样点位于0.65~1.1 μm的细菌气溶胶浓度最低,小粒径细菌气溶胶比重由春季到冬季逐渐增大,各采样点细菌气溶胶的平均中值粒径均小于5.0 μm.流式细胞术分析结果显示,冬季不同采样点细菌气溶胶中活菌占比为74%~83%.细菌气溶胶职业暴露风险商均小于1,不同季节的暴露风险大小为夏季 > 秋季 > 冬季 > 春季,成年男性的职业暴露风险大于成年女性.     

生活垃圾填埋场细菌气溶胶粒径分布及种群特征

卫生填埋是一种常用的生活垃圾处置方法.在倾倒、堆放、推平和压实等垃圾填埋过程中,有大量带有致病菌的微生物气溶胶逸散,污染空气,危害人体健康.本研究在华北地区某生活垃圾卫生填埋场设置采样点,采集空气中的细菌气溶胶,解析细菌气溶胶的浓度、粒径分布和种群特征,研究空气温度、相对湿度以及风速对细菌气溶胶逸散的影响.结果表明,作业区和覆盖区空气细菌浓度分别为(5 437±572) CFU·m~(-3)和(2 707±396) CFU·m~(-3).垃圾渗滤液处理区空气中的细菌气溶胶浓度最高,平均为9 460 CFU·m~(-3).细菌气溶胶的浓度呈现明显的季节变化,夏季浓度明显高于其他季节.冗余分析(RDA)显示,气象参数如相对湿度、温度和风速,显著影响细菌气溶胶在空气中的数量.作业区和覆盖区空气细菌粒径分布高峰分别在2. 1～4. 7μm和0. 65～2. 1μm.渗滤液处理逸散的细菌气溶胶大部分大于4. 7μm. Moraxellaceae,Bacillus aerius,Arcobacter以及Aeromonas是垃圾填埋场细菌气溶胶中检出潜在或机会致病菌.     

青岛市不同下垫面微生物气溶胶分布特征

分别在青岛市市区街道、海滨区域、饮用水水源地、城市垃圾填埋场和人工湿地污水处理厂设置监测点,分析比较不同下垫面空气细菌和真菌浓度、日变化和粒径分布. 结果表明:5个下垫面空气细菌浓度依次为城市垃圾填埋场>市区街道>饮用水水源地>海滨区域>人工湿地污水处理厂,真菌浓度依次为城市垃圾填埋场>人工湿地污水处理厂>饮用水水源地>市区街道>海滨区域,其中城市垃圾填埋场空气细菌和真菌浓度最高,分别为(613.1±68.9)、(1300.4±74.3)CFU/m3,其他下垫面空气的细菌和真菌浓度分别在(155.5±14.2)～(596.6±396.4)和(401.9±78.7)～(994.7±63.4)CFU/m3之间. 海滨区域空气细菌浓度下午明显高于上午和中午,其他下垫面表现为上午>下午>中午,但无显著性差异;市区街道、饮用水水源地、人工湿地污水处理厂的空气真菌浓度日变化表现为上午>中午>下午,城市垃圾填埋场则始终升高,除人工湿地污水处理厂和城市垃圾填埋场不同时段间空气真菌浓度有显著性差异外,其余下垫面无显著性差异. 细菌气溶胶粒径分布为F1级(粒径>7.0μm)最高,呈偏态分布;真菌气溶胶粒径呈对数正态分布,除城市垃圾填埋场峰值出现在F3级(3.3~4.7μm)外,其余下垫面均出现在F4级(2.1~3.3μm). 不同下垫面细菌气溶胶中值直径在2.8~4.6μm,存在差异;而不同下垫面空气真菌气溶胶中值直径均在2.0μm左右,无显著性差异.      

细菌气溶胶粒径分布特征的检测方法

采用分粒径撞击法监测细菌气溶胶的粒径分布特征,并与沉降法检测结果进行比较.研究结果显示,分粒径撞击法和自然沉降法测得空气细菌总数间存在显著的正相关关系;自然沉降法获得的细菌总数约占撞击法18%,并与撞击法第一级采集的细菌总数基本一致(P＞0.05).约70%的细菌分布在撞击法3-6级,该粒径范围的细菌与人体下呼吸道疾病密切相关.结果表明,计数空气中细菌数量可能能够反映与细菌性疾病流行的关系,而细菌在不同粒径的气溶胶中分布可能对特定疾病如呼吸道细菌感染更为重要.分粒径进行细菌计数可能对监测空气质量更有意义.     

喷泉产生的细菌气溶胶空间分布特性

为阐明喷泉产生的细菌气溶胶空间分布特性,利用大肠杆菌NK5449作为试验菌株,通过喷泉喷洒试验,使用安德森六级空气采样器采集喷泉周围空间的细菌气溶胶,研究各级细菌气溶胶的浓度和粒径分布特征和变化规律,并分析其与液滴直径的相关性.结果表明,在高度0.75~1.75 m,距离喷头0.5~3 m的范围内,细菌气溶胶总浓度在(38±15)~(676±92)CFU·m-3之间,并随着高度的增加和与喷头之间水平距离的增大而逐渐降低,且与液滴直径呈显著负相关(P0.05);随着与喷头水平距离的增大,粒径大于4.7μm的细菌气溶胶粒子所占比例出现先降后升的变化趋势;而粒径在2.1~4.7μm之间的粒子所占比例则是先升后降.与喷头水平距离0.5 m以外的各点,细菌气溶胶粒子的粒径大都集中在1.1~4.7μm范围内.距离喷泉较远处的人吸入小粒径细菌气溶胶的风险不容忽视.     

北京地区不同天气条件下气溶胶数浓度粒径分布特征研究

2012~2014年,在北京城区利用宽范围粒径谱仪(WPS-1000XP)对气溶胶数粒径分布特征进行观测,进而分析了不同季节与不同天气条件下气溶胶粒径分布的变化特征.结果表明,春季爱根核模态气溶胶日均数浓度值最高,秋季最低;春季和冬季积聚模态下日均数浓度较高,夏季最低;粗模态气溶胶日均浓度在冬季最高.爱根核模态粒子数浓度日变化特征最为显著,受交通源及夏季中午前后的光化学作用影响明显.春、秋、冬季积聚模态状态气溶胶数浓度夜晚高于白天,粗模态粒子没有明显的日变化特征.重污染过程中,积聚模态气溶胶对于PM_(2.5)质量浓度起到决定作用,通常需通过北风的清除才能有效降低PM_(2.5)浓度;降雨及降雪对粗模态粒子的清除效果较为明显,而小风和静风状态下,降水对积聚模态的气溶胶没有明显的清除作用;沙尘过程中,粗模态粒子浓度显著增加,而积聚模态气溶胶却被明显清除.     

南京市城区气溶胶粒度分布特征

以九段串级式撞击采样器对南京市气溶胶进行采样测定。经统计分析发现，气溶胶呈双峰分布，粒度分布规律明显，峰值粒径在0.37μm-0.65μm和4．3μm-5.6μm之间，气溶胶浓度季节变化显著，秋季＞夏秋，秋季颗粒物中细粒子质量百分比较夏季的多，两季质量中位位直径分别为6．5μm,4,4μm，说明与季节变化密切相关。     

成都不同季节亚微米气溶胶粒径谱分布特征分析

气溶胶通过直接或间接影响辐射对气候有着重要影响.利用在成都地区2019年1月23日—2020年8月31日期间6个时间段的亚微米气溶胶数浓度粒径谱分布（10～400 nm）、PM2.5浓度和气象资料,在对气溶胶谱分布进行统计分析和参数化的基础上研究了不同季节谱分布的日变化规律及不同PM2.5浓度下气溶胶数浓度谱分布的演变.结果表明：10～400 nm气溶胶总数浓度在春季最大（18269 cm-3）,其次为冬季（16524cm-3）、夏季（14139 cm-3）和秋季（12635 cm-3）.春季和夏季由于新粒子生成（NPF）事件发生频率较高（35%和22.46%）,两季核模态粒子浓度和占比（35.7%和31.2%）较高.秋季总数浓度的低值主要是受到华西秋雨降水事件频率高（59.34%）,持续时间较长的影响.冬季静稳天气导致粒子的累积老化,造成冬季积聚模态粒子数浓度占比（31.2%）较高.秋冬季节气溶胶数浓度日变化受早晚高峰和边界层发展的影响呈明显的双峰分布,春夏季除上述变化外,还受到二次生成的影响,总数浓度在上午呈现持续的高值.较清洁环境下受NPF事件的影响,成都地区100 nm以下粒子...     

泰山顶(1534 m)夏季气溶胶粒径分布特征

使用宽范围粒径谱仪对泰山顶2017年6月1～25日10 nm～10μm气溶胶数浓度粒径分布进行观测,结合PM(PM_(2. 5)和PM10)以及气象要素数据,分析了泰山顶气溶胶粒径分布特征及其主要影响因素.结果表明,观测期间泰山PM_(2. 5)和PM10的平均浓度分别为20. 7μg·m~(-3)和82. 4μg·m~(-3),PM_(2. 5)/PM10仅为25. 1%.数浓度、表面积浓度和体积分数平均为8 672. 8cm~(-3)、408. 3μm2·cm~(-3)和24. 2μm3·cm~(-3).数浓度谱分布为单峰型分布,表面积浓度和体积分数谱分布均为三峰型分布.数浓度和表面积浓度的主导粒径分别为10～20 nm和100～500 nm,体积分数的主导粒径为100～500 nm和2. 5～10μm.风向对PM和数浓度的影响要比风速的影响大.随着RH的增加,气溶胶数浓度谱由双峰型分布转变为单峰型分布,表面积浓度谱由单峰型分布转变为三峰型分布.     

兰州市春季微生物气溶胶浓度、粒径及细菌群落结构分布特性

分析了兰州市春季不同时段微生物气溶胶浓度、粒径和细菌群落结构组成的差异,探讨气象条件和空气污染物对微生物气溶胶分布的影响.结果 表明,兰州市春季空气环境中总微生物、细菌、真菌和放线菌浓度均值分别为(2730±376)、(2243±354)、(349 ±38)和(138 ±22) CFU·m-3,其中,细菌占82.16％...     

春季北京市河流大型底栖动物群落结构特征及影响因子分析

2019年春季(3～5月)在北京市开展了17个水体20个断面的大型底栖动物调查,分析其群落结构特征与环境因子的关系.共采集并鉴定出大型底栖动物64个分类单元(种),分属3门6纲32科.结果发现,北京不同区域河流大型底栖动物的密度组成、优势种和物种数存在较大的空间差异,山区是水生昆虫密度最大的区域,平均密度为33.95ind.·m^-2,主要优势种为蚋科(Simuliidae sp.)、纹石蛾(Hydropsyche sp.)和高山似突摇蚊(Paraciadius alpicola);郊区摇蚊幼虫和寡毛纲的平均密度最大,分别为82.58ind.·m^-2和36.21ind.·m^-2,主要优势种为小云多足摇蚊(Polypedilum nubeculosum)和苍白摇蚊(Chironomus pallidivittatus);市区以腹足纲的密度最大,为88.75ind.·m^-2,主要优势种为铜锈环棱螺(Bellamya aeruginosa)和梨形环棱螺(Bellamya purificata).市区和郊区发...     

北京市水环境中精神活性物质污染特征

为评价北京市水环境中精神活性物质的污染水平和生态环境风险,利用高效液相色谱-质谱联用法检测了该地区地表水和地下水中6种典型精神活性物质[甲基苯丙胺(METH)、苯丙胺(AMP)、氯胺酮(KET)、麻黄碱(EPH)、甲卡西酮(MC)和羟亚胺(HY)]的质量浓度.结果表明,北京市地表水中共检测出3种目标药物,其质量浓度范围为低于检出限n.d.~70.9ng·L~(-1).EPH的检出频率和质量浓度平均值最高,分别为42%和10.1 ng·L~(-1);其次为METH,检出频率为25%,质量浓度平均值为1.8 ng·L~(-1).地下水样品中只检测到了AMP,检出频率21%,质量浓度水平在n.d.~2.2 ng·L~(-1)之间.与国内外其他研究相比,北京市水环境中精神活性物质的污染浓度总体处于较低水平.METH和EPH浓度最高值均出现在北京市第二大排污河和南城主要污灌渠凉水河.风险评估结果显示,北京市地表水中6种目标药物的风险熵值均小于0.10,表明存在较低的环境风险,但考虑到精神活性物质具有较强的生物活性,它们对水生生态系统的长期和综合风险值得关注.     

天津市典型城区大气碳质颗粒物的粒径分布特征和来源

为分析天津市典型城区大气碳质颗粒物的粒径分布及其来源,于2009年12月—2010年11月采用9级惯性撞击式分级采样器对大气颗粒物进行采样,采用热光碳分析仪分析了颗粒物中的EC(元素碳)和OC(有机碳)的质量浓度. 结果表明:天津市典型城区大气颗粒物中EC和OC主要存在于细颗粒物中,在≤2.1μm的4个细粒径段中,ρ(EC)的加和年均值为(2.6±0.9)μg/m3,占PM₉(空气动力学直径≤9.0μm)ρ(TEC)的72%;ρ(OC)为(21.5±7.7)μg/m3,占PM₉中ρ(TOC)的60%. ρ(EC)和ρ(OC)季节变化显著,在≤2.1μm粒径段中,春、夏、秋、冬季的ρ(EC)分别为(1.7±0.3)、(2.1±0.4)、(3.1±0.5)和(3.7±0.5)μg/m3;ρ(OC)分别为(17.6±0.4)、(14.4±1.1)、(21.9±1.8)和(32.1±2.5)μg/m3. ρ(EC)峰值分别出现在≤0.43、>0.65~1.1和>4.7~5.8μm 3个粒径段,其中最高值出现在≤0.43μm粒径段;ρ(OC)峰值分别出现在>0.65~1.1和>4.7~5.8μm 2个粒径段,最高值出现在>0.65~1.1μm粒径段. 天津市典型城区细颗粒物中的OC、EC主要来自燃煤、机动车和烹饪排放,粗颗粒物中的OC、EC则更多来自于路面和建筑扬尘.      

2008年奥运期间北京不同粒径大气颗粒物中元素碳和有机碳的变化特征

采用安德森撞击式分级采样器采集2008-06-01～2008-09-30不同粒径的大气颗粒物样品,并用美国沙漠所DRI(desert research institute)的Model 2001A热光碳分析仪对其中的元素碳和有机碳进行了分析.结果表明,平均有56%、55%和73%的PM、OC和EC富集于粒径<2.1 μ...     

黄渤海气溶胶中砷的分布特征和季节变化

于2017~2018年冬、春和夏季,在黄渤海海域走航采样,采集总悬浮颗粒物（TSP）样品,分析总砷（As）、As （Ⅴ）、As （Ⅲ）以及水溶性离子,讨论了As在黄渤海气溶胶中浓度、空间分布以及季节变化,估算了As的干沉降通量.气溶胶中As含量冬季（6.6 ng·m^-3） > 夏季（5.5 ng·m^-3） > 春季（4.4 ng·m^-3）,渤海和北黄海远大于南黄海.冬、夏季As（Ⅲ）/As（Ⅴ）比值分别为0.41和0.21.冬、春和夏季As/TSP平均值分别为95.4、83.9和81.4 μg·g^-1,冬季明显高于春季和夏季.冬季在冬季风主导下,携带了环渤海地区排放的污染物导致砷含量最高,夏季受东南季风携带的东部沿海地区污染物的影响也较大,而春季受西伯利亚陆地气团和东南远海海洋性气团的共同影响,浓度最小.冬季K⁺/TSP与As/TSP存在显著正相关（r=0.78,P<0.05）,说明受陆地生物质燃烧排放的As的影响明显,而夏季两者相关性不显著,说明来源不同.冬、春和夏季黄渤海大气气溶胶As的干沉降通量分别为1.15、0.77和0.97 μg·（m²·d）^-1,年平均为0.95 μg·（m²·d）^-1.     

上海市PM_(2.5)中含碳物质的特征和影响因素分析

为了解上海市大气细颗粒物(PM2.5)中含碳物质的浓度及其影响因素,于2007年12月～2008年12月间在上海市的市区(徐家汇)和工业区(宝山)采样点分别采集了130多个PM2.5样品,应用DRI碳分析仪采用IMPROVE-TOR方法测定了样品中的有机碳(OC)、元素碳(EC)的含量.结果显示,OC和EC的季节平均浓度值冬季最高,夏季最低.上海市市区采样点PM2.5中OC和EC的年平均浓度为8.10μg.m-3和3.91μg.m-3,而工业区为11.91μg.m-3和4.69μg.m-3,高于市区;OC/EC比值在市区和工业区分别为2.01和2.42.OC和EC在4个季节都有较强的相关性(R2为0.52～0.87),其中冬季的相关性最高(R2为0.87,0.80),春季最低(R2为0.52,0.58),这与春季时上海的风向多变、污染物来源复杂有关.应用OC/EC比值法对二次有机碳(SOC)的含量进行了估算,SOC的年平均浓度在市区和工业区分别为2.72和5.07μg.m-3,占OC含量的30%左右,SOC对OC的贡献率夏季最高(约40%),这与夏季温度高、光照强烈有利于光化学反应进行的情况一致.降水对OC和EC的浓度有较明显的影响,冬季无降水天气的OC和EC平均浓度是雨雪天气时的2倍以上,而夏季有降水和无降水天气时OC和EC的浓度没有明显区别,这可能与夏季降水发生时大气稳定度较高有关.降水天气时OC/EC及SOC/OC比值明显降低.     

广州市大气气溶胶中水溶性有机物的季节变化

采用BSTFA 衍生化预处理和GC/MS 分析技术, 于2002─2003年对广州市荔湾区大气气溶胶中的水溶性化合物进行了定量检测.结果表明,水溶性化合物呈现一定的季节变化趋势.脱水糖类在春、夏、秋、冬的质量浓度分别为132.06,160.58,301.70和244.90 ng/m3,左旋葡聚糖的秋季质量浓度达到234.9 ng/m3,表明存在大量的生物质燃烧;以葡萄糖、蔗糖为代表的糖类化合物主要来源于生长在土壤中的植物,其进入气溶胶中的主要途径是农作物的耕作和收割、风的侵蚀以及交通等,秋季质量浓度较高可能与植物落叶和秸秆燃烧有关;二酸的质量浓度在冬季达到最大值,可能与广州的气象条件有关.广州夏季盛行西南风,降雨较多,而冬季通常逆温少雨,造成二酸质量浓度升高.      

淀山湖浮游植物功能群演替特征及其与环境因子的关系

淀山湖属亚热带浅水湖泊,是上海市重要的水源地之一.为了解该湖浮游植物功能群的特征及其与环境因子的关系,于2015年1月至2016年12月逐月对浮游植物和环境因子进行调查分析.结果表明,淀山湖浮游植物可划分为26个功能群,其中15个功能群(B、C、D、F、G、H1、J、Lo、M、MP、P、W1、W2、X1和X2)为该湖的优势功能群.2015~2016年淀山湖优势浮游植物功能群呈现明显的周年演替特征,2015年为D/C→Lo/C/MP→MP/J/P/W1→P,2016年为P→W2/Lo→W2/G/M/H1→P.利用典范对应分析(CCA)探讨淀山湖浮游植物功能群与环境因子间的相互关系,结果表明水位波动(WLF)、溶解氧(DO)、水温(WT)、总磷(TP)、电导率(EC)、透明度(SD)和总氮(TN)是影响淀山湖浮游植物功能群的主要环境因子,其中氮磷营养盐和水位波动对淀山湖浮游植物功能群的影响应该引起关注.     

汤旺河着生硅藻群落及其与环境因子的关系

2018年8月(丰水期),在松花江支流汤旺河,调查了24个点位的着生硅藻群落结构和水环境特征.使用聚类分析、 Mcnaughton优势度分析和生态型分析3种方法研究了汤旺河着生硅藻群落结构和清洁度,使用主成分分析、 Spearman相关分析和冗余分析等方法研究了汤旺河着生硅藻群落和环境因子的响应关系.结果表明,汤旺河共鉴定出着生硅藻99种(变种),物种丰富.汤旺河丰水期水生态环境质量状况较为健康,着生硅藻主要由清洁种构成,其中Achnanthidium minutissimum优势度为0.32,为绝对优势种.聚类分析结果表明,汤旺河采样点位可分为3组;其中组1和组2健康程度较高,优势种均为清洁种,组3健康程度较其余两组偏低,Nitzschia palea和Ulnaria ulna等耐污种在组3的优势度增加.与组1相比,组2中-高度腐生型和中-富营养型硅藻比例有所增加,极度需氧型硅藻比例有所下降,影响组2硅藻群落结构变化的主要水质因子为高锰酸盐指数.与其他两组相比,组3富营养型硅藻和极度富营养型硅藻比例显著上升,影响组3硅藻群落结构变化的主要水质因子为NH⁺